一口气看完人工智能发展与ChatGPT
人类天生就有梦想、创造和创新的天性。
然而，今天我们却花费太多时间在枯燥乏味的工作上。这些任务会消耗我们的创造力和精力。要重新连接到工作的灵魂，我们需要更好的方法来做相同的事情，同时也需要一种全新的工作方式。
### 一、源起
1950年，计算机科学之父艾伦·麦席森·图灵发表了一篇论文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGILGENCE》（《计算机器与智能》），提到了一个词The Imitation Game（模仿游戏）。
这个模仿游戏中包含了两个角色：一个是有智慧的AI，另一个是人类。在故事中，AI试图通过模仿人类的行为来赢得比赛。图灵假设如果AI能够达到如此程度的模仿能力，那么它就具有与人类一样的智能。
### 二、新工作方式的探索
为了重新连接到工作的灵魂并创造更高效的工作方式，我们提出了以下建议：
#### 1. 设定明确的目标
明确的目标可以为我们提供方向和动力。在开始任何工作之前，我们应该花时间思考我们的目标，并确保这些目标与我们的价值观一致。
#### 2. 使用工具和技术
利用合适的技术和工具可以帮助我们提高效率，减少重复性工作，从而腾出更多的时间进行有意义的创新和创造。
#### 3. 建立良好的人际关系
团队合作是成功的关键。建立并维护一个支持性的团队环境，可以帮助我们更好地协作，共同解决问题，促进创意的发展。
#### 4. 追求持续学习
在快速变化的世界中，持续学习和适应新的知识和技能是非常重要的。通过阅读、参加培训或在线课程等方式，我们可以不断提升自己，保持竞争力。
#### 5. 尝试创新思维
鼓励我们跳出常规，尝试不同的方法解决问题。这不仅可以帮助我们在现有工作中找到新的机会，也可以激发新的创意。
#### 6. 营造工作环境
创造一个支持性、积极的工作环境对个人和团队的成功都至关重要。这个环境应该尊重多样性，促进开放的沟通，并鼓励创新。
### 结论
要重新连接到工作的灵魂并创造一种全新的工作方式，我们不仅需要更好的方法来做相同的事情，也需要一种全新的工作态度。通过明确的目标设定、利用工具和技术、建立良好的人际关系、追求持续学习、尝试创新思维以及营造一个支持性的工作环境，我们可以提高工作效率，激发创造力，并最终实现我们的梦想和目标。
原始游戏的设定如下：玩家A（男性）和玩家B（女性）分别扮演两个角色在舞台上进行表演。观众会根据他们听到的声音来判断谁在唱歌。通过这种方式，玩家A试图误导观众认为他唱的是女声，而玩家B则尽力证明自己是男声。这一过程展示了声音在区分性别时的复杂性。
图灵提出的游戏变体如下：在一个孤立房间内，有三个参与者：一台计算机（C），一个人类法官（J）和一个人类选手（S）。他们通过终端进行交流。裁判的目标是始终如一地分辨出谁是人类谁是机器。如果裁判无法做到这一点，那么机器就赢了比赛。
在这两种变体中，主要目的是测试参与者的推理能力、沟通技巧以及对性别概念的理解深度。
在不直接接触的情况下，一个人与计算机通过一系列的问答进行交流。如果在相当长的时间内，这个人无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么可以认为这台计算机具有同人的相当的智力，即它被认为是智能的。
这篇论文提出了著名的图灵测试，并为后来人工智能的发展奠定了理论基础。
二、语言学习发展
2.1 匹配模式
1966年，Joseph Weizenbaum开发了一个名为ELIZA的聊天机器人，实现了计算机与人通过文本沟通。用户与ELIZA的对话看似两个人在对话，但实际上它只是颠倒了谈话人的语序，并为其中某些关键词匹配合适的“对应词”，然后返回给谈话人。例如：“我的头很疼。” ELIZA会反问：“你为什么会头疼呢？”它还能用“这个问题很有趣吗”、“说点儿其他的吧”等方式达到展开话题的效果。
受到ELIZA的启发，Richard S. Wallace在1995年开发了ALICE系统，相比ELIZA，它的匹配规则更多更复杂。尽管如此，这些匹配规则仍无法穷尽所有答案，因此基本上不可能通过Pattern Matching变成真正的“智能”。
2.2 机器学习
基于上述发现，提出了一种新的学习方式：机器学习。人不再给出相应的匹配规则，而是提供一系列例子，由机器主动发现其中的规律。
2001年出现了一个基于机器学习开发的人工智能系统--SmartChild机器人，它比ELIZA和ALICE更强大，并且聊天更加自然。到了2007年，微软以1.6亿美元的价格收购了它。
2.3 人工神经网络
2010年，机器学习领域出现了一个新的分支：人工神经网络。
人的大脑有超过100亿个神经元，这些神经元通过网状链接组合起来，可以判断和传递相当复杂的信息。人工神经网络就是模仿人脑，是一种强大的信息处理工具。
这个神经网络的想法可以追溯到1943年，但是需要两样东西：海量数据+强大算力。而这些在之前都是不具备的，只能纸上谈兵。
到了2010年代，互联网的时代，数据飞速暴涨，算力也在指数级持续提升，神经网络逐渐应用起来，出现了人脸识别、声音识别、AlphaGo、自动驾驶等等应用。但是，在文字领域由于使用Recurrent Neural Networ（简称RNN）需要对文本中的词一个一个处理，进行大量文本学习时效率很低，直到2017年Google发表了一篇论文，提出了一个新的学习框架--Transformer。
2.4 Transformer
Transformer可以让机器同时学习大量的文字，之前要一个一个学，现在可以同时学，即由串行变成并行。大大的提高了学习效率。现在很多自然语言学习模型都是在这个transformer的基础上构建的。
chatGPT的全称是**生成型预培训变换模型，其中GPT的T就是Transformer。Google的BERT也是Transformer（预训练的语言表征模型）。
三、OpenAI
3.1 OpenAI的发展历程
2015年由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨创立。
2016年6月21日，OpenAI宣布了其主要目标，包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。OpenAI研发主管伊利娅·苏特斯科娃(Ilya Sutskever)、OpenAI CTO格雷格·布劳克曼（Greg Brockman）硅谷知名创业加速器Y Combinator总裁萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）以及连续创业家埃隆·马斯克等人联合发表博文称：“我们正致力于利用物理机器人（现有而非OpenAI开发）完成基本家务。
2019年7月22日，微软投资OpenAI 10亿美元，双方将携手合作替Azure云端平台服务开发人工智能技术。
2020年6月11日，OpenAI宣布了GPT-3语言模型，微软于2020年9月22日取得独家授权。
2022年6月，量子计算专家、ACM计算奖得主Scott Aaronson宣布，将加盟公司。
2023年1月30日，微软宣布已与OpenAI扩大合作伙伴关系，声明称，作为两家公司合作伙伴关系的第三阶段，微软将向OpenAI进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能(AI)领域的技术突破。
2023年2月2日，OpenAI宣布推出ChatGPT Plus订阅服务，可以让用户在高峰期优先使用人工智能聊天机器人 ChatGPT。
2023年2月7日，微软发布NewBing，基于ChatGPT3.5模型。
2023年2月8日，谷歌内部发布红色预警，应对微软的竞争压力，发布Bard服务，基于对话机器人LaMDA开发。谷歌股价大跌，蒸发1000亿美元。
2023年2月16日消息， OpenAI 豪掷千金，将超优质域名 AI.com 链接跳转到了 ChatGPT。
3.2 OpenAI研究原则
OpenAI的研究原则值得许多公司学习：
OpenAI的使命是确保通用人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI)，即一种高度自主且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统，将为全人类带来福祉。我们不仅希望直接建造出安全的、符合共同利益的通用人工智能，而且愿意帮助其它研究机构共同建造出这样的通用人工智能以达成我们的使命。
为了达到这个目标，OpenAI制订了如下原则：
广泛造福社会
我们将利用所有可获得的影响力，确保通用人工智能的开发可以造福全人类。我们避免把人工智能或通用人工智能的技术置于损害人类或过度集中权力的事业中。
我们的首要任务是对人类文明负责。我们预计需要调用大量资源来完成这一使命。同时，我们会积极行动以减少雇员和利益相关者间的利益冲突，确保大多数人可以受益。
关注长远安全问题
我们致力于进行能够确保通用人工智能安全的研究。我们力求在整个人工智能研究领域内推动这类研究项目的广泛应用。
我们担心通用人工智能在发展后期将演变成一场激烈的竞赛，导致缺乏充足的时间进行安全防范。因此，如果一个与人类价值观相符、注重安全的项目领先于我们将近达成通用人工智能，我们会停止竞赛，并协助这个项目。我们会针对个别情况设计具体的合作方案。不过，一个典型的触发条件可能会是「这个项目在未来两年内能够成功研发通用人工智能的概率超过一半」。
引领技术研究
为了能有效地促进通用人工智能对社会的正面影响，OpenAI必须站在人工智能技术研究的前沿。我们认为仅做政策和安全性的倡导是过于单薄的。
我们相信人工智能在达成通用人工智能之前便会产生广泛的社会影响。OpenAI希望在符合我们的使命和专长的领域中努力保持领先地位。
保持合作意愿
我们会和其它研究机构以及政策制定机构积极合作。我们希望可以建立一个国际化的社区，共同应对通用人工智能的全球性挑战。
我们致力于研发公共物品，以帮助社会走向与通用人工智能共处的时代。目前这包括公开发表大多数的人工智能研究成果。OpenAI预料未来对安全和安保的考虑将会使我们减少发表传统的研究成果，而更注重分享安全、政策和标准化相关的研究。
3.3 OpenAI的特色产品
ChatGPT
ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。
DALL·E 2
DALL·E 2是一个新的人工智能系统，可以根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术。
Whisper
Whisper是一个自动语音识别系统（ASR），对从网络收集的68万小时的多语言和多任务监督数据进行训练。使用这样一个庞大而多样的数据集可以提高对口音、背景噪声和技术语言的健壮性。
四、ChatGPT
2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红。短短5天内，注册用户数就超过100万。
2023年1月4日，微软公司计划发布新版必应搜索引擎，将使用ChatGPT背后的AI技术。
2023年1月28日，亚马逊已将ChatGPT用于多个工作职能，包括回答面试问题、编写软件代码和创建培训文档。一名员工在Slack上表示，亚马逊AWS云部门成立了一个小型工作组，了解ChatGPT对业务的影响。测试显示，ChatGPT在处理AWS客户支持问题方面“做得非常好”。
英国《每日邮报》报道，2023年1月30日，哥伦比亚加勒比市的法官加西亚成为全球首个使用ChatGPT进行法律裁决的法官。审理一宗自闭症儿童家庭诉保险公司的案件时，他请ChatGPT列出了全国类似案件判例，并引用相关法律条文。最终，结合自己的观点和ChatGPT的回答，法官做出了判决。
2023年2月2日，美国人工智能公司OpenAI发布ChatGPT试点订阅计划——ChatGPT Plus。用户每月支付20美元，可获得更稳定、更快的服务以及优先试用新功能的能力。
2月2日，微软官方公告表示，旗下所有产品将全线整合ChatGPT，包括搜索引擎必应和Office，还将在Azure中整合ChatGPT以供开发者访问AI模型。
2月3日，IT行业领导者担忧ChatGPT被黑客用于网络攻击。一份黑莓报告调查了500名IT决策者对ChatGPT的看法，发现四分之三的人认为外国正在针对其他国家的网络战争使用ChatGPT。48%的受访者预测，2023年将出现有人恶意利用ChatGPT造成“成功”的网络攻击。
2月3日，OpenAI推出ChatGPT Plus付费订阅版，每月20美元，提供更稳定、更快的服务和优先试用新功能。
2月4日，以色列总统艾萨克·赫尔佐格在演讲中使用ChatGPT，成为首位公开使用该技术的领导人。
2月7日，微软宣布推出与ChatGPT相关的最新版本搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器，称“搜索引擎迎来了新时代”。
2月8日凌晨，在雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4集成到Bing及Edge浏览器中，称为“普罗米修斯模型”，并表示它比GPT 3.5更强大。
ChatGPT的出现标志着人工智能技术的一个重要转折点。它代表了未来AI的发展趋势，并引发了新一轮的人工智能科技竞赛。微软、谷歌和百度等公司纷纷推出基于ChatGPT的新产品，如Bing Plus订阅版。
ChatGPT在办公、代码编写、财务金融、创意生产、法律服务、广告营销等多个领域展示了强大的通用能力。它不仅能理解人类问题和指令，流畅地进行多轮对话，并且在专业测试中表现出色。
ChatGPT的出现引发了新一轮人工智能技术竞赛，微软推出了Bing Plus订阅版，谷歌发布了基于LaMDA大模型的Bard，百度也宣布研发“文心一言”。阿里巴巴、京东等企业也开始研发类似产品。这种新的操作系统平台正在形成。
ChatGPT不仅改变了办公流程，还影响了决策过程和职业形态。它增强了智能机器人的主动性和决策功能，使它们能够提出更有建设性的意见和建议，从而优化工作流程和提高工作效率。
随着ChatGPT的发展，未来大部分产业都将融入人工智能技术。制造业、采掘业、基础设施等硬件产业将更多采用人工智能软件系统；服务业特别是以软件和人力为主的行业将更多利用人工智能设备替代人工。
勇敢面对恐惧并直面未知是成长的关键。通过接受挑战和应对困难，我们可以变得更加坚强和成熟。保持警惕和谨慎，明确目标和原则，我们能够最大化价值，迎接未来的机遇和挑战。